dataframe.corr()返回的相关矩阵中，相关系数具体是如何计算的，需要用到概率论与数理统计的东西吗

相关系数是用来衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，常用的有 Pearson 相关系数和 Spearman 相关系数。在 pandas 中，`dataframe.corr()`返回的默认是 Pearson 相关系数矩阵。

对于 Pearson 相关系数矩阵，每个元素 $r_{ij}$ 表示第 i 个变量和第 j 个变量之间的相关系数。具体地，Pearson 相关系数是通过计算两个变量之间的协方差和标准差来计算的：

$$r_{xy}=\frac{\operatorname{cov}(X,Y)}{\sigma_X\sigma_Y}$$

其中，$\operatorname{cov}(X,Y)$ 表示变量 $X$ 和 $Y$ 的协方差，$\sigma_X$ 和 $\sigma_Y$ 分别表示变量 $X$ 和 $Y$ 的标准差。

需要说明的是，计算相关系数并不需要对概率论与数理统计有深入的理解，只需要了解相关系数的定义以及如何计算就可以。

相关问题

dataframe.corr

corr() 方法是 pandas 库中 DataFrame 对象的一个方法，用于计算DataFrame中数值型列之间的相关性。

它返回一个相关性矩阵，其中包含DataFrame中所有数值型列之间的相关系数。这个矩阵是一个二维矩阵，每个元素代表两个列之间的相关系数。

你可以使用以下语法调用该方法：

dataframe.corr()

这将返回一个相关性矩阵。请注意，相关系数的范围在 -1 到 1 之间，负值表示负相关，正值表示正相关，0 表示无关。

stocks1.corr()如何计算了stocks1 DataFrame中各个列之间的相关系数

在Pandas中，DataFrame有一个corr()方法，用于计算DataFrame中各个列之间的相关系数。如果你想计算stocks1 DataFrame中各个列之间的相关系数，可以使用以下代码：

stocks1.corr()

该方法会返回一个包含各个列之间相关系数的矩阵，其中每个元素表示对应两列之间的相关系数。例如，如果你的DataFrame有三列A、B和C，则该矩阵将包含以下元素：

- 第一个元素：A和A之间的相关系数
- 第二个元素：A和B之间的相关系数
- 第三个元素：A和C之间的相关系数
- 第四个元素：B和A之间的相关系数
- 第五个元素：B和B之间的相关系数
- 第六个元素：B和C之间的相关系数
- 第七个元素：C和A之间的相关系数
- 第八个元素：C和B之间的相关系数
- 第九个元素：C和C之间的相关系数

注意，corr()方法默认计算的是皮尔逊相关系数。如果你想计算其他类型的相关系数，可以在调用corr()方法时指定相关系数类型。例如，如果你想计算Spearman相关系数，可以使用以下代码：

stocks1.corr(method='spearman')